【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电梯的，尤其涉及一种故障检测模型的训练及其故障检测方法、设备及存储介质。
技术介绍
1、电梯的轿厢门配置电机进行开关的操作，轿厢门的电机是电梯众多部件中较易发生故障的部件之一。
2、目前，在轿厢门的电机中配置传感器采集其运行数据，使用seq2seq(序列到序列)的神经网络预测下一时刻的状态，从而预测轿厢门的电机是否会发生故障。
3、但是，轿厢门的电机发生的故障多数与人为因素关联关系较大，传感器采集的数据本身干扰较大，和故障关联程度较低，导致预测轿厢门的电机是否会发生故障的精确度较低。
4、并且，轿厢门的电机在下一时刻的状态是瞬时的状态，对电梯检修的指导意义较低。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提供了一种故障检测模型的训练及其故障检测方法、设备及存储介质，用以提高预测轿厢门的电机在较长时间内的状态的精确度，从而提高对检修的指导意义。
2、本专利技术的第一方面提供了一种故障检测模型的训练方法，包括：
3、在电梯的...
【技术保护点】
1.一种故障检测模型的训练方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据所述轿厢门的开关行程对所述原始运行数据执行预处理，得到目标运行数据，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述目标运行数据中提取与所述故障状态相关的趋势性特征，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述在所述目标运行数据中提取与所述故障状态相关的趋势性特征，还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据所述故障状态对所述趋势性特征进行自校验，以滤除用户干扰所述轿厢门时产生所述趋
【技术特征摘要】
1.一种故障检测模型的训练方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据所述轿厢门的开关行程对所述原始运行数据执行预处理，得到目标运行数据，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述目标运行数据中提取与所述故障状态相关的趋势性特征，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述在所述目标运行数据中提取与所述故障状态相关的趋势性特征，还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据所述故障状态对所述趋势性特征进行自校验，以滤除用户干扰所述轿厢门时产生所述趋势性特征，包括：
6.根据权利要求1-5中任一项所述的方法，其特征在于，所述依据所述趋势性特征与所述故...
【专利技术属性】
技术研发人员：姜峰，李文海，江荣钿，刘贤钊，唐其伟，
申请(专利权)人：日立楼宇技术广州有限公司，
类型：发明
国别省市：
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